Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerle entegrasyonunun sağlanması ve bu istasyonların şebekeye getireceği yükün incelenmesi: Bursa örneği
| dc.contributor.advisor | Aydın, Musa | |
| dc.contributor.author | Avcı, Enes | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-19T06:06:56Z | |
| dc.date.available | 2023-07-19T06:06:56Z | |
| dc.date.issued | 2022 | en_US |
| dc.date.submitted | 2022 | |
| dc.department | BTÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Bu tez çalışmasında akıllı şebekeler incelenmiş, örnek akıllı şebeke mimarisinden bahsedilmiş, akıllı şebekelerin hangi alanlardan beslendiği, akıllı şebekeler ile klasik şebekeler arasındaki farklar gösterilmiş, akıllı şebeke bileşenleri ve akıllı şebeke kavramları, mikro şebeke kavramı ve yenilebilir enerji kaynaklarının akıllı şebeke teknolojisindeki yeri anlatılmaya çalışılmıştır. Tezin devamında elektrikli araçların geçmişinden ve günümüzde elektrikli araç teknolojisinin geldiği güncel durumdan bahsedilip, elektrikli araç türleri gösterilmiştir. Elektrikli araç bileşenlerinden batarya, elektrik motoru, güç sistemlerinden ve elektrikli araç şarj istasyonlarının tipleri gösterilmiş, batarya teknolojisinin gelişimine yer verilmiş, V2G teknolojisi ile akıllı şebekeler ile entegrasyonu anlatılmıştır. Tez çalışmasında ayrıca elektrik yük tahmininde kullanılan yöntemlere yer verilmiş ve günümüzde popüler olan yapay zekâ tabanlı yük tahmin modellerinden yinelemeli sinir ağlarından bahsedilmiştir. Tezin son bölümümde ise, Bursa ilinde belirlenen pilot bölgede mevcut şebeke modelinin "CYME" programı ile modellenmiştir. Bölgede bulunan dört trasformatörün verileri ayrıntılı olarak incelenerek mevcut yük durumu grafiklerle açıklanmaya çalışılmıştır. Elektrikli araçların pazar payının %5, 10 ve 20'si olması durumunda transformatörlerde oluşabilecek yüklenmeler model üzerinde örnek elektrikli araç güç değerleri eklenerek tekrar modellenmiş, elde edilen çıktılar gösterilmiştir. Elektrikli araçların sayısının %5 artması durumunda kısa ve orta dönem de oluşabilecek elektrik enerji talebi yinelemeli sinir ağı modeli ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ayrıca, bu tez çalışmasında akıllı şebekeler ile elektrikli araçların entegrasyonunu sağlamak için şarj istasyonu enerji yönetim yazılımı yapılmıştır. Çalışma sonucunda elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, elektrikli araçlar pazar payının mevcut araçlar içindeki oranın her geçen gün arttığı bilinmektedir. Elektrikli araçların da ileride akıllı şebekelerin bir parçası olacağı öngörülerek bundan dolayı mevcut şebekelerin enerji akışının kaliteli ve sürdürülebilir olması, ayrıca enerjinin kullanılması ve çevreci olması için. için akıllı şebeke teknolojisine dönüştürülmeye başlanması gerekmektedir. Akıllı şebeke teknolojisine geçiş için harcanacak kaynakların, ileride enerji talebinin sürekliliğini, yenilebilir enerji kaynaklarının elektrik şebekeleri ile kolay uyum sağlanmasını ve elektrikli araçların sisteme daha güvenilir biçimde entegre edilerek, elektrikli araçların şebekeye getireceği fazla yüklerin daha sağlıklı yönetilerek daha büyük zararların önüne geçilmesi sağlanmış olacaktır. | en_US |
| dc.description.abstract | In this thesis, smart grids are examined, sample smart grid architecture is mentioned, the areas where smart grids are fed, the differences between smart grids and classical grids are shown, smart grid components and smart grid concepts, micro grid concept and the place of renewable energy sources in smart grid technology are tried to be explained. In the continuation of the thesis, the types of electric vehicles from the past and the point where electric vehicle technology has come today are shown. Battery, electric motor, power systems and types of electric vehicle charging stations, which are electric vehicle components, are shown, the development of battery technology is included, and its integration with V2G technology and smart networks is explained. In the thesis study, the methods used in electric load estimation are also included and the popular artificial intelligence-based load estimation models, recurrent neural networks and the variety are mentioned. In the last part of the thesis, the "CYME" program of the existing network model was modeled in the pilot region determined in Bursa. The data of the four transformers in the region were examined in detail and the load situation was tried to be explained with graphics. If the market share of electric vehicles is %5, %10 and 20%, the loads that may occur in the transformers are remodeled by adding the sample electric vehicle power values on the model and the outputs are shown. In the event that the number of electric vehicles increases by 5%, the electrical energy demand that may occur in the short and medium term has been tried to be estimated with the recurrent neural network model. In addition, in this thesis, charging station energy management software has been developed to integrate smart grids and electric vehicles. When the results obtained as a result of the study are evaluated, it is known that the market share of electric vehicles among existing vehicles is increasing day by day. It is foreseen that electric vehicles will be a part of smart grids in the future, therefore, it is necessary to start transforming existing grids into smart grid technology in order to ensure that the energy flow of the existing grids is of high quality, sustainable, energy-efficient and environmentally friendly. It will be ensured that the resources to be spent for the transition to smart grid technology, the continuity of the energy demand in the future, the easy compatibility of renewable energy sources with the grids, and the more reliable integrating of electric vehicles into the system, the better management of the extra loads that electric vehicles will bring to the grid, and the prevention of greater damages. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12885/2189 | |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | en_US |
| dc.institutionauthor | Avcı, Enes | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Akıllı Şebekeler | en_US |
| dc.subject | Elektrikli Araçlar | en_US |
| dc.subject | Elektrik Talep Tahmini | en_US |
| dc.subject | Yapay Sinir Ağlar | en_US |
| dc.subject | Elektrikli Araç Şarj İstasyonları | en_US |
| dc.subject | Mikro Şebeke | en_US |
| dc.subject | Smart Grids | en_US |
| dc.subject | Electric Vehicles | en_US |
| dc.subject | Electricity Forecasting | en_US |
| dc.subject | Artificial Neural Networks | en_US |
| dc.subject | Power Plants | en_US |
| dc.subject | Micro Grids | en_US |
| dc.title | Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerle entegrasyonunun sağlanması ve bu istasyonların şebekeye getireceği yükün incelenmesi: Bursa örneği | en_US |
| dc.title.alternative | Ensuring the integration of electric vehicle charging stations with smart grids and investigation of the load that these stations bring to the network: Bursa | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
